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Enregistrement W4408089402 · doi:10.3390/jcs9030117

Thermal Properties of MWCNT-rGO-MgO-Incorporated Alkali-Activated Engineered Composites

2025· article· en· W4408089402 sur OpenAlexaff
M. Anwar Hossain, Khandaker M. Anwar Hossain

Notice bibliographique

RevueJournal of Composites Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnesium Oxide Properties and Applications
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceComposite materialAlkali metalThermalChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study evaluates the influence of multiwall carbon nanotubes (MWCNTs), reduced graphene oxide (rGO), and magnesium oxide (MgO) on the thermal conductivity of alkali-activated engineered composites (AAECs). Thirty-two ambient-cured AAECs consisting of two types of powdered-form reagents/activators (type 1—calcium hydroxide: sodium meta silicate = 1:2.5; type 2—calcium hydroxide: sodium sulfate 2.5:1), two dosages of MgO (0 and 0.5%) of MgO, three percentages (0, 0.3%, and 0.6%) of MWCNTs/rGO, and binary (45% ground granulated blast furnace slag ‘GGBFS’ and 55% Class C fly ash ‘FA-C’) and ternary combinations (40% GGBFS, 25% FA-C and 35% class F fly ash ‘FA-F’) of industrial-waste-based source materials, silica sand, and polyvinyl alcohol (PVA) fiber were developed using the ‘one-part dry mix’ technique. Problems associated with the dispersion and agglomeration of nanomaterials during production were avoided through the use of defined ultra-sonication with a high-shear mixing protocol. The impact of the combination of source materials, activators, and MgO/MWCNT/rGO dosages and their combinations on the thermal properties of AAECs is evaluated and discussed based on temperature–time history and thermal conductivity/diffusivity properties along with micro-structural characteristics. It was found that the change in temperature of the AAECs decreased during testing with the addition of MWCNTs/rGO/MgO. The thermal conductivity and diffusivity of AAECs increased with the increase in MWCNT/rGO/MgO contents due to the formation of additional crystalline reaction products, improved matrix connectivity, and high conductivity of nanomaterials. MWCNT AAECs showed the highest thermal conductivity of 0.91–1.26 W/mK with 49% enhancement compared to control AAECs followed by rGO AAECs. The study confirmed the viability of producing MgO/MWCNT/rGO-incorporated AAECs with enhanced thermal properties.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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